Page 134 - Kaluža, Vojko, in Štefan Bojnec. 2019. Človeški kapital, organizacijska klima in uspešnost poslovanja turističnih agencij. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 134
Eksplorativna faktorska analiza za konstrukt človeški kapital
Eksplorativno faktorsko analizo za konstrukt človeški kapital smo izved-
li v skladu s postopkom, navedenim v empirični analizi modela in prever-
janja hipotez.
Za konstrukt človeški kapital so vsi faktorji pokazali visoko za-
nesljivost: Cronbachova alfa za Prenos_A = 0,891, za Vrst_A = 0,835,
za Vrst_B = 0,914, za UporabaVrst = 0,830, za CasaVrst = 0,837, za
Prenos_B = 0,783, za Shranjev = 0,848, za Pridobiv = 0,777 in za
Uporaba = 0,852.
Opomba: prenos znanja – nestimulativni (Prenos_A), izobraževa-
nje s področja trženja (Vrst_A), izobraževanje s področja komuniciranja
(Vrst_B), uporaba znanja na lastnih izkušnjah (UporabaVrst), čas izobra-
134 ževanja (CasaVrst), prenos znanja – timski (Prenos_B), shranjevanje zna-
nja (Shranjev), pridobivanje znanja (Pridobiv), uporaba znanja (Uporaba).
V preglednici 51 so podatki za KMO in BT v okviru konstrukta člo-
veški kapital.
Preglednica 51: KMO in BT v okviru konstrukta človeški kapital
KMO ustreznosti vzorca
Predviden Hi-kvadrat 2797,001
BT df 630
sig. 0,000
Opomba: df = (angl. degrees of freedom) stopinje prostosti pokažejo, ali so med
opazovano in ocenjevano matriko podatkov statistično značilne razlike; sig. (angl.
significance) = statistična značilnost ali stopnja značilnosti je tveganje, s katerim lahko
trdimo, da rezultate iz vzorca lahko posplošimo na celotno populacijo (p < 0,05).
KMO-mera ustreznosti vzorca nam pokaže, ali so podatki primerni
za faktorsko analizo. Višja kot je mera KMO, ustreznejši so podatki. Op-
timalno je, da je KMO večja od 0,8, še sprejemljiva pa je med 0,5 in 0,6 (Ši-
frer in Bren 2011, 49).
Z Bartlettovim testom preverjamo ničelno hipotezo, da je izvirna ko-
relacijska matrika enotska. Kot je bilo že zapisano, morajo biti korelaci-
je med spremenljivkami primerne (ne previsoke in ne prenizke). Če bi
bila korelacijska matrika enotska, bi bile vse korelacije med spremenljiv-
kami 0, kar pomeni, da so vse spremenljivke med seboj neodvisne in zato
zmanjšanje njihovega števila ni možno. Ničelno hipotezo bomo torej za-
vrnili, če je vrednost statistične značilnosti Bartlettovega testa (statistič-
na značilnost) manjša od 0,05.
Eksplorativno faktorsko analizo za konstrukt človeški kapital smo izved-
li v skladu s postopkom, navedenim v empirični analizi modela in prever-
janja hipotez.
Za konstrukt človeški kapital so vsi faktorji pokazali visoko za-
nesljivost: Cronbachova alfa za Prenos_A = 0,891, za Vrst_A = 0,835,
za Vrst_B = 0,914, za UporabaVrst = 0,830, za CasaVrst = 0,837, za
Prenos_B = 0,783, za Shranjev = 0,848, za Pridobiv = 0,777 in za
Uporaba = 0,852.
Opomba: prenos znanja – nestimulativni (Prenos_A), izobraževa-
nje s področja trženja (Vrst_A), izobraževanje s področja komuniciranja
(Vrst_B), uporaba znanja na lastnih izkušnjah (UporabaVrst), čas izobra-
134 ževanja (CasaVrst), prenos znanja – timski (Prenos_B), shranjevanje zna-
nja (Shranjev), pridobivanje znanja (Pridobiv), uporaba znanja (Uporaba).
V preglednici 51 so podatki za KMO in BT v okviru konstrukta člo-
veški kapital.
Preglednica 51: KMO in BT v okviru konstrukta človeški kapital
KMO ustreznosti vzorca
Predviden Hi-kvadrat 2797,001
BT df 630
sig. 0,000
Opomba: df = (angl. degrees of freedom) stopinje prostosti pokažejo, ali so med
opazovano in ocenjevano matriko podatkov statistično značilne razlike; sig. (angl.
significance) = statistična značilnost ali stopnja značilnosti je tveganje, s katerim lahko
trdimo, da rezultate iz vzorca lahko posplošimo na celotno populacijo (p < 0,05).
KMO-mera ustreznosti vzorca nam pokaže, ali so podatki primerni
za faktorsko analizo. Višja kot je mera KMO, ustreznejši so podatki. Op-
timalno je, da je KMO večja od 0,8, še sprejemljiva pa je med 0,5 in 0,6 (Ši-
frer in Bren 2011, 49).
Z Bartlettovim testom preverjamo ničelno hipotezo, da je izvirna ko-
relacijska matrika enotska. Kot je bilo že zapisano, morajo biti korelaci-
je med spremenljivkami primerne (ne previsoke in ne prenizke). Če bi
bila korelacijska matrika enotska, bi bile vse korelacije med spremenljiv-
kami 0, kar pomeni, da so vse spremenljivke med seboj neodvisne in zato
zmanjšanje njihovega števila ni možno. Ničelno hipotezo bomo torej za-
vrnili, če je vrednost statistične značilnosti Bartlettovega testa (statistič-
na značilnost) manjša od 0,05.
